【摘 要】
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随着人工智能的蓬勃发展,人脸识别技术被广泛的应用于安全与执法、卫生医疗、教育、营销、金融、娱乐等人机交互领域,成为了机器人、机器视觉及机器学习领域中的研究热点之一。护理机器人因极大的缓解了医疗设施不足、病患数量大以及危急极端状况下的医患矛盾、社会矛盾而备受瞩目。本文旨在研究基于深度学习的人脸识别技术,设计一种针对移动护理机器人识别病患的轻量、高效人脸识别系统。主要研究内容包括:1、研究传统人脸识别
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随着人工智能的蓬勃发展,人脸识别技术被广泛的应用于安全与执法、卫生医疗、教育、营销、金融、娱乐等人机交互领域,成为了机器人、机器视觉及机器学习领域中的研究热点之一。护理机器人因极大的缓解了医疗设施不足、病患数量大以及危急极端状况下的医患矛盾、社会矛盾而备受瞩目。本文旨在研究基于深度学习的人脸识别技术,设计一种针对移动护理机器人识别病患的轻量、高效人脸识别系统。主要研究内容包括:1、研究传统人脸识别方法的历史发展,总结其特点以及不足之处,分析基于深度学习的方法在人脸识别领域的优势。2、针对护理机器人所应用的场景和受众群体,以及开源数据集易造成网络偏差、泛化性能差的问题,本文自制了亚洲中老年人数据集,并对其进行了数据增强、清洗、归一化等预处理,为模型训练奠定了坚实的基础。3、研究MobileNet-v2网络结构的轻量化方法和问题,本文改进了Mobile Net-v2网络结构,删除导致网络参数量变大的冗余的Block,达到轻量化目的;同时为有效防止过拟合,减少了通道数c以及残差网络的扩张系数t;最后为增加网络的并行性,用深度可分离卷积和空间可分离卷积对残差结构进行扩张。经实验测试,本文设计改进的网络相较于原网络,模型大小更小,结构更为精简,运行速度更快且也能保证人脸识别的准确率。4、为使得特征具有更好的可分性,替代原有的Softmax loss,采用更为优异的Arc Face损失函数。并对其进行了改进,在输出的特征值中引入泰勒展开式,舍去不必要的权重项数来增大特征与权重的夹角,增大了特征间角度的约束能力,从而有效的加强的特征向量间的余弦可分性。经实验验证,改进后的损失函数提升了网络分类任务的苛刻性,提升了人脸识别任务的准确性。5、搭建护理机器人实验平台,开发人脸识别系统,对算法和系统在实际场景中验证,结果表明:在护理机器人的实际应用场景中,本文改进的人脸识别算法的综合识别率为97%,综合平均速度为0.725s,满足轻量且高效的要求。
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